“云计算”（cloud computing）相信大家都听说过了。简单说，就是把资源放在虚拟的网络云上，用户通过互联网可以访问和使用它们。那么什么是边缘计算呢？它和云计算有什么区别？先来看看福布斯对2024年“边缘计算”趋势的预测：Edge Computing EverywhereEdge computing is a cloud-related paradigm in which information is processed as close as possible to the location where it’s collected. An example might be a wearable real-time heart monitor designed to pick up arrhythmias. As most of the data it collects would be “normal” heart rhythms, sending it all to the cloud for analysis, then back to the user to tell them everything is fine, would be a waste of bandwidth. Analyzing the data on the device itself eliminates this cost and also means the user can be alerted more quickly if anomalous data is detected. In 2024, smaller, more power-efficient processors, more memory-efficient algorithms, and advanced networks like 5G all contribute to making edge increasingly viable for a growing number of applications.文章中的“edge computing”就是边缘计算啦。边缘计算与云计算最大的不同在于云计算是在云端提供服务，而边缘计算服务是在靠近数据收集的地方提供服务，位置从云端转移到了边缘节点（edge node）或边缘服务器（edge server）上。可以说边缘计算是云计算的延伸，是云计算把一些业务下沉到了边缘层。边缘计算的基础架构图如下：边缘计算发生在边缘层，位于云层和设备层中间，显而易见的好处就是离用户更近了，所以时延更小，提高了实时响应能力，降低了网络不稳定或带宽不足带来的影响，提高了业务持续性和可用性，也增强了数据安全性。福布斯列举了穿戴式心电监测设备，这个设备可实时监测佩戴者的心率是否正常。一般来说，大部分用户的这个数据都是正常的，对吧？如果每次都把数据发到云中心去分析，然后再返回给用户，告诉用户一切正常，这将是一个耗时且耗带宽的动作，是对云资源的浪费。那怎么改善呢？如果我们能直接在穿戴设备上对收集的数据进行分析，数据就不需要大费周章上云中心兜一圈了，如心律有异常也能更快反馈给用户。这样既降低了成本，又提高了效率和用户体验。具备以上知识以后，我们再来看看边缘计算的详细架构：根据上图可知，边缘层主要是对设备层收集到的数据进行处理、过滤、缓存、虚拟化等，如果有需要再将处理后的数据发送到云端进行更高级更复杂的处理和存储。我想到了一句俗语，“杀鸡焉用牛刀”。确实是，有时候边缘计算就足矣，不用特地去“上云”。但是一旦需要“云”，边缘计算也有先天优势随时可接入云，可谓是相当灵活。边缘计算的优势还有哪些？
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